Метод nunique

Метод nunique применяется к Series и возвращает количество уникальных значений. По умолчанию подсчитываются все уникальные значения, исключая пропуски. Метод полезен для анализа разнообразия данных в серии.

Синтаксис

ser.nunique([dropna])

Параметр dropna (по умолчанию True) определяет, учитывать ли пропуски NaN при подсчёте.

Пример

Давайте создадим серию с повторяющимися значениями и подсчитаем количество уникальных элементов:

import pandas as pd

ser = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4])
res = ser.nunique()
print(res)

Результат выполнения кода:

4

Пример

Теперь добавим в серию пропуски и посмотрим, как влияет параметр dropna:

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series([1, 2, 2, np.nan, 3, np.nan])
res_1 = ser.nunique()
res_2 = ser.nunique(dropna=False)
print(res_1, res_2)

Результат выполнения кода:

3 4

В первом случае пропуски исключены, поэтому уникальных значений 3 (числа 1, 2, 3). Во втором случае пропуски учтены, поэтому уникальных значений 4 (добавился NaN).

Пример

Метод хорошо работает со строковыми значениями:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'd'])
res = ser.nunique()
print(res)

Результат выполнения кода:

4

Пример

Серия может содержать логические значения. В таком случае уникальных значений будет не больше двух:

import pandas as pd

ser = pd.Series([True, False, True, True])
res = ser.nunique()
print(res)

Результат выполнения кода:

2

Смотрите также

метод unique,
который возвращает массив уникальных значений
метод value_counts,
который подсчитывает количество каждого уникального значения
метод drop_duplicates,
который удаляет дубликаты из серии
метод duplicated,
который указывает, какие элементы являются дубликатами